农业面源污染防控的经济价值.docx

1、农业面源污染防控的经济价值农业面源污染防控的经济价值基于安全农产品生产户视角的支付意愿分析作者：唐学玉 张海鹏 李世平内容提要：农业面源污染防控的经济价值为农业面源污染防控政策的制定提供了重要的经济激励。本文基于江苏省安全农产品生产户的入户调查数据，运用条件价值法（CVM）分析了影响农户农业面源污染防控支付意愿的因素，采用Tobit模型估计了农户愿意支付的金额（WTPA），在此基础上，估算了江苏省农业面源污染防控的经济价值。研究结果显示：江苏省农业面源污染防控具有巨大的经济价值，江苏省安全农产品生产户一次性愿意支付的农业面源污染防控金额现值为250603.92万元；农业面源污染防控的经济价值呈

2、现出显著的地区差异，苏北地区农业面源污染防控的经济价值为125930.74万元，高于苏中、苏南两地124673.18万元的农业面源污染防控经济价值之和。关键词：农业面源污染 经济价值 条件价值法（CVM） Tobit模型一、引言农业向人类提供食物、纤维与原材料，然而，由于农业生产过程的联合生产属性，农业生产活动不仅向人类提供有益产品，同时也产生环境污染等有害物品（Baumgrtner et al.，2001）。农业生产中过量投入的化肥和农药造成面源污染。农业面源污染带来人们健康损失、农产品质量下降、农作物减产以及食品安全等问题。因此，防控农业面源污染成为紧迫的现实问题。农业面源污染防控服务的公

3、共物品属性，使之无法由市场供给，因而需要由政府来提供。而对于政府来说，是否提供某项公共物品则是基于成本效益分析的考量。若效益高于成本，政府提供该公共物品；反之，则不会提供。因此，准确度量农业面源污染防控的效益，是进行成本效益分析的基础，也是制定农业面源污染防控政策的先导环节。可是，现有文献往往越过该环节，直接探讨不同农业面源污染防控政策的取舍问题（例如张蔚文等，2006；韩洪云、杨增旭，2010）。对农业面源污染防控经济价值的评估相对缺乏，只有少量文献关注这一领域（例如颜夕生，1993；刘光栋等，2004；郭淑敏等，2005）。所以，开展农业面源污染防控经济价值的评估，不但具有重要的理论意义，

4、而且也将为后续的政府农业面源污染防控政策的制定提供支持。农户既是农业面源污染防控的直接获益者，又是主要受益者，因此，基于农户视角的农业面源污染防控经济价值评估，具有重要的现实意义。近年来，随着“无公害食品行动计划”向纵深推进，中国的安全农产品生产得到了长足发展。以江苏省为例，截止到2009年底，全省认定的无公害农产品、绿色食品和有机农产品生产基地面积达4472.49万亩，占全省耕地总面积的62.9% 。这样，农户内部又进一步分化为安全农产品生产户与常规农产品生产户。安全农产品生产户不仅数量众多、种植规模庞大，而且其环境友好行为践行者、环境友好行为现实获益者的身份，使其对农业面源污染防控经济价值

5、的评价呈现出鲜明的群体特征，这就使得基于安全农产品生产户视角的对农业面源污染防控经济价值的研究不仅必要，而且重要。但是，迄今还没有学者从安全农产品生产户的视角出发，系统地研究农业面源污染防控的经济价值。因此，本文旨在利用江苏省安全农产品生产户的入户调查数据，了解安全农产品生产户对农业面源污染防控经济价值的评价状况，并分析影响他们对农业面源污染防控经济价值评价的因素。二、理论分析（一）农业面源污染防控经济价值评估农业面源污染防控服务很少通过市场进行交易，难以由市场定价，所以，经济学家常用非市场评价方法来评估无法由市场定价的环境服务的价值。条件价值法（contingent valuation me

6、thod，简称“CVM”）是评估非市场交易商品价值的基本方法。该方法是在建立假想市场的情况下，通过询问人们对某一环境效益改善或资源保护措施的支付意愿，推导出环境商品的经济价值（Mitchell and Carson，1989）。条件价值法由Ciriacy-Wantrup于1947年首次提出，随后Davis于1963年率先将其运用于污染防控的经济价值评估，此后该方法被频繁用于环境影响的污染防控的经济评价之中。中国于20世纪80年代引入CVM的基本理念，从90年代开始运用该方法进行经济价值评估。目前，CVM被广泛应用于农业生态环境损害与保护经济价值的评估方面（例如刘光栋等，2004；蔡银莺等，20

7、06；马文博等，2010）。刘光栋等（2004）应用CVM调查了华北高产农业区山东省桓台县公众对防治农业面源污染地下水所需费用的支付意愿；蔡银莺等（2006）、马文博等（2010）分别运用CVM估计了湖北省、河南省汝州市农地保护的经济价值。CVM的规范性和完善性已为前人的研究所证明（例如彭希哲、田文华，2003），因此，本文将运用该方法，调查安全农产品生产户的环境保护支付意愿，评估农业面源污染防控的经济价值。（二）环境保护支付意愿的影响因素在环境影响的经济价值评估中，经济学家往往用支付意愿来衡量环境服务的经济价值。随着环境影响经济评价研究的深入，环境保护支付意愿及其影响因素的研究受到了学者们的

8、关注。国内外学者的研究显示，环境保护支付意愿主要受个体因素、家庭因素、环境知识和心理因素的影响（刘光栋等，2004；郭淑敏等，2005；梁爽等，2005；蔡志坚、张巍巍，2007；杨宝路、邹骥，2009；Poudel and Johnsen，2009；Afroz et al.，2009，Kotchen et al.，2009）。1.个体因素。在CVM调查中，被调查者的个体因素是影响其支付意愿的重要变量。被调查者的年龄、受教育程度、社会身份等是反映其个体特征的主要指标。刘光栋等（2004）、郭淑敏等（2005）研究了公众对地下水污染防治的支付意愿，其研究结果显示，公众的受教育程度越高，其支付意愿

9、也越高，而年龄则对其支付意愿有负向影响。国外学者的研究也有相似的发现，例如，Vsquez and Pallab（2009）发现，墨西哥帕拉尔地区公众的安全饮用水支付意愿受其年龄负向影响，受其受教育程度正向影响；Poudel and Johnsen（2009）在研究尼泊尔卡斯基地区农民对农作物基因资源保护的支付意愿时，也发现受教育水平对其支付意愿有正向影响。此外，个体的社会身份也会对其支付意愿产生重要影响。Kotchen et al.（2009）发现，美国居民的民主党党员身份对其废弃物管理的支付意愿有显著的正效应；参与环保组织也会增强公众的环境保护支付金额（Bernath and Roschew

10、itz，2008）。2.家庭因素。家庭成员收入是影响家庭经济地位和社会地位的基础因素。家庭成员收入是家庭支付能力的重要表征，它对环境保护支付愿意的显著影响，已经为国内外学者的研究所证实。梁爽等（2005），蔡志坚、张巍巍（2007），杨宝路、邹骥（2009）发现，家庭成员收入对公众的地表水质改善支付意愿产生显著的正效应；Bernath and Roschewitz（2008）在评估都市森林的游憩价值时发现，家庭成员收入越高，游客对森林旅游产品的支付意愿越高；马文博等（2010）在研究耕地保护的经济价值时发现，家庭成员收入是影响河南省汝州市公众对耕地非市场价值的支付意愿的重要变量。3.环境知识。

11、环境知识是环境态度与环境行为的基础，它反映了公众对环境污染与环境保护问题的认知程度和认知水平。通常，公众拥有的环境知识越丰富，对环境问题的认知能力越强，其环境保护支付的努力程度就越高。Cho et al.（2005）分析美国北卡罗莱纳州农户的土地保护支付意愿时发现，环境知识对其支付金额有显著的正向影响，环境知识越丰富，农户的土地保护支付金额就越高；Afroz et al.（2009）调查了孟加拉国首都达卡的公众对废弃物管理系统改进的支付意愿，发现公众对废弃物污染的认识能力越强，其支付意愿越高；Kotchen et al.（2009）在美国的一个类似研究中，也得出了与上述研究一致的结论。4.心理

12、因素。传统的CVM模型，主要考察经济因素对公众环境保护支付意愿的影响，使得其解释能力不足（Bernath and Roschewitz，2008）。为了克服这个问题，Ajzen and Driver（1992）在传统的CVM研究中引入计划行为理论，充分考虑了态度等行为变量对主体环境保护支付意愿的影响，从而提高了该模型的可靠性与有效性。根据计划行为理论，行为倾向是预测人类行为的中介变量，而人的行为倾向则受到其行为态度（attitude towards behavior）、主观规范（subjective norm）与感知行为控制（perceived behavioral control）三类心理因

13、素的影响。Fielding et al.（2005）运用计划行为理论解释了澳大利亚农户的水环境保护行为倾向，发现他们强烈的保护倾向受到其行为态度、主观规范与感知行为控制因素的影响；Meyerhoff and Liebe（2006）研究德国公众对森林生物多样性的支付意愿时，也验证了计划行为理论在解释与预测支付愿意、支付金额方面的适用性；Bernath and Roschewitz （2008）运用计划行为理论研究了瑞士苏黎世城市森林的游憩价值，发现计划行为理论能够显著改进CVM的解释与预测能力。根据上述分析，本文构建的研究模型如图1所示。本文意在利用微观调查数据，不仅分析个体因素、农户家庭因素、

14、环境知识对安全农产品生产户农业面源污染防控支付意愿的影响，而且要考察行为态度、主观规范和感知行为控制三类心理变量的作用，在此基础上，进一步评估安全农产品生产户对农业面源污染防控的总支付意愿。三、数据、模型与变量（一）数据来源利用CVM调查安全农产品生产户对农业面源污染防控的支付意愿，关键是如何引导出他们对农业面源污染防控服务的真实估价。CVM提供重复投标博弈法（iterative biding game）、开放式问卷法（open ended，简称“OE”）、支付卡法（payment card，简称“PC”）与二分选择法（dichotomous choices,简称“DC”）四种核心估值问题的导

15、出技术。开放式问卷法是一种通过问卷直接询问被调查者的最大支付意愿的方法，该方法易于操作，但需要被调查者对评估对象的价值有一定程度的了解；支付卡法提供一组投标值让被调查者从中选择，这种方法容易产生偏差，被调查者往往偏好选择居中的投标值；二分选择法不需要被调查者回答最大支付意愿，只需要表示接受或不接受所提供的投标值，这种方法只获得了被调查者是否愿意支付某一金额的信息，因此需要更大的被调查者量和更为复杂的统计方法来估计平均最大支付意愿。为了避免上述导出技术的缺点，本文采用重复投标博弈法来询问安全农产品生产户对农业面源污染防控的最大支付意愿，即首先给出一个初始投标值，然后不断提高或降低投标水平，直至引

16、导出他们愿意支付的最大金额为止。本文研究调查从2010年7月开始，到2010年10月结束。调查分为两个阶段。第一阶段为预调查阶段，调查者深入农户家庭，进行面对面的问卷调查，然后修改问卷内容，确定农业面源污染防控支付金额的初始投标值；第二阶段为正式调查阶段，调查者运用重复投标博弈法获取被调查者的农业面源污染防控最大支付意愿。本次共调查了苏北、苏中、苏南3个地区的12个安全农产品生产基地和321个安全农产品生产户。问卷由四个组成部分：第一部分为农业面源污染防控支付意愿。农业面源污染主要体现为污染物对水体的污染，而江苏省农业生产用水以地表水为主，所以，本文给定下列情景：“目前农村地区的水污染情况严重

17、，政府希望改善水质，如果政府能够将农村沟渠、河流、池塘中的水质改善到20年前的质量水平，您愿意花200元钱来改善水质吗？”如果被调查者愿意，则继续提高投标额，如果不愿意，则降低投标额，直至揭示出农户真实的最大支付意愿；如果农户的支付意愿为0，则请农户阐明原因，以此来鉴别他是否为抗议支付。第二部分为环境知识调查。第三部分对行为态度、主观规范与感知行为控制三类行为倾向预测因子进行调查。第四部分为安全农产品生产户的个体与家庭社会经济统计特征。（二）计量模型农户在面对农业面源污染防控支付意愿调查时，他们的支付决策通常包括两个方面：是否愿意为农业面源污染防控进行支付，即WTP（willingness t

18、o pay）等于0还是大于0；如果WTP大于0，则支付金额（willingness to pay amount，简称“WTPA”）是多少。在支付意愿为0的群体中，能够通过设置一些简单的问题将不愿意接受假设情景的抗议支付者分离出来。抗议支付的情形是CVM调查中经常遇到的问题。对于抗议支付的处理可以采取几种不同的方法，常用的方法是直接从被调查者中移除WTP为0者，不过，这样的处理可能会产生被调查者选择性偏差问题，因此，抗议支付分析应当包括在CVM研究之中（Bernath and Roschewitz，2008）。所以，本文将研究被调查者分成两个部分，研究过程分为两个步骤：首先将抗议支付者分离出来；

19、然后分析非抗议支付者的支付金额及影响因素。1.抗议支付决策模型。在该模型中，抗议支付决策为因变量。该变量有两种取值情形：如果抗议支付，取值则为1，反之，则为0。被解释变量是二值变量，普通的线性回归模型不再适用，需要用二值响应模型来分析。Logit模型和Probit模型是两种经典的二值响应模型，本文选择拟合效果更佳的Probit模型进行抗议支付决策分析。Probit模型的具体形式如下： （1）（1）式中， ，表示第 个农户抗议支付； 为解释变量； 为待估计系数； 是一个取值严格介于01之间的函数：对于所有实数 ，都有 ； 。 是标准正态的分布函数（cdf）： （2）连续变量 对抗议支付概率 的边

20、际效应，由其偏效应来表示： （3）（3）式中， 为标准正态概率密度函数。而离散型变量（例如二分变量） 对抗议支付概率的边际效应则为： （4）2.农业面源污染防控支付金额决定模型。在非抗议支付者中，有为数不少的农户的支付金额为0，对于这样的数据集，采用最小二乘估计，将会产生有偏的、不一致的估计结果。对因变量在严格正值域上大致连续，但总体中有不可忽略的部分取值为0的情形，Tobit模型是最为恰当的回归分析模型。Tobit模型最容易定义为一个潜变量模型： （5）（5）式中， ， 。 （6）（6）中，因变量 为潜变量， 为 的观测变量；当 0时，所观测到的变量 = ，但是，当 0时，则 =0。 为解释

21、变量， 是待估参数。经数据审查后， 的值域被转换为 的值域，用极大似然法可以估计出Tobit模型中的 等参数。农户愿意支付金额的期望值为 ： = （7）（7）式中， 和 分别代表标准正态分布的分布函数（cdf）和概率密度函数（pdf）。根据（7）式中，可以求 对连续的 的偏导数，可得第 个解释变量的边际效应： （8）而离散型变量（例如二分变量） 的边际效应，则由 在 =1与 =0时的差值给出。（三）变量说明根据前文的文献综述和理论分析框架，选择以下变量作为解释变量和被解释变量。1.被解释变量。在抗议支付决策模型中，被解释变量为抗议支付（ ），如果被调查者明确表示抗议支付，则 等于1，反之， 等

22、于0；在农业面源污染防控支付金额决定模型中，被解释变量为支付金额（ ），有些被调查者尽管有支付意愿，但其支付金额为0，所以， 大于等于0。2.解释变量。（1）农户个体和家庭社会经济统计特征变量。本文选择年龄、受教育程度、是否村干部、是否党员和是否安全农产品生产合作社成员这五个变量来表征被调查者的个体特征。其中，是否村干部和是否党员反映的是被调查者的政治身份，是否安全农产品生产合作社成员则是被调查者是否具有兼有环境组织功能的经济组织成员身份的投射，前者反映了被调查者政治精英的角色，后者体现其社会精英的角色，所以，本文预期这三个变量对抗议支付有负向影响，对支付金额有正向影响。来自安全农产品的销售收

23、入是安全农产品生产户区别于其他类型农户的社会经济特征之一。一方面，安全农产品生产本身就是环境可持续行为；另一方面，较高的收入代表了更强的支付能力。因此，本文预测，安全农产品销售收入对 产生积极影响，而 主要反映被调查者是否接受CVM调查中所给定的假设情景，所以，安全农产品销售收入对其影响方向难以预测。其余各变量对 与 的作用方向如表1所示。（2）环境知识变量。农业生产用水的污染状况是农业面源污染的集中体现。本文用对导致农业生产用水污染主要原因的认知（ ）和农业生产用水环境质量改善好处的认知（ ）来表征安全农产品生产户的环境知识。作为理性人的农户，如果认为水污染是由农业生产造成的，且水质改善能够

24、改善自身的福利状况，那么，他们会更倾向于为环境保护而支付费用，且支付金额会更高。因此，本文预期这两个变量会对 产生正向影响，而对 则会产生负向影响。（3）心理变量。根据计划行为理论，农户的农业面源污染防控行为是有计划的行为，该行为受到农户对环境保护的态度、主观规范与感知行为控制三类因素的影响。在本文研究中，用6个具体的问项来代表以上3个潜变量。其中，对环境保护的态度，指农户对农业面源污染防控行为是持肯定指向还是否定指向，本文用“防控农业面源污染、保护农业生产用水环境，对我而言是重要的”（ ）、“防控农业面源污染、保护农业生产用水环境，对我而言是值得的”（ ）这两个问项代表农户对农业面源污染防控

25、的态度。主观规范是指行为主体所能够感受到的外部压力，在农村这样的熟人社区里，农业面源污染防控这类公益性行为的主要压力会来自邻居与政府，因此，本文用“同村的人都认为应该保护环境，防控农业面源污染”（ ）、“我应该响应政府号召保护环境，防控农业面源污染”（ ）这两个问题对主观规范进行具体描述。感知行为控制反映行为主体对执行某种行为的难易程度的认知，本文用“是否防控农业面源污染，完全由我说了算”（ ）、“我有条件、有机会对农业面源污染进行防控”（ ）来表征感知行为控制这个变量。如果计划行为理论能够增强模型的解释力，那么，本文研究预期这几类变量会对被解释变量产生显著影响，其预期的作用方向如表1所示。表

26、1 解释变量描述性统计及影响方向变量名称变量说明变量均值对PROTEST的影响对WTPA的影响年龄（AGE）被调查者的年龄。大于等于55岁，则取值为1；反之，取值为00.511+-受教育程度（EDU）被调查者的受教育程度。文盲=1；小学=2；初中=3；高中或中专=4；大专及以上=52.299-+是否村干部（CADR）被调查者是村干部。取值为1；否则，取值为00.081-+是否党员（PARM）被调查者是党员。取值为1；否则，取值为00.075-+是否安全农产品生产合作社成员（SCOM）参加安全农产品合作社，取值为1；否则，取值为00.118-+安全农产品销售收入（SINC）1万元以下=1；1万1

27、.5万元=2；1.5万2万元=3；2万3万元=4；3万5万元=5；5万10万元=6；10万元以上=72.642？+对导致农业生产用水污染主要原因的认知（APOL）认为农业生产用水污染与化肥农药有关，取值为1；否则，取值为00.573-+农业生产用水环境质量改善好处的认知（WARB）认为水质改善对自己有好处，取值为1；否则，取值为00.762-+农业面源污染防控很重要（ATT1）非常认同=5；比较认同=4；一般=3；不太认同=2；极不认同=14.512-+农业面源污染防控很值得（ATT2）非常认同=5；比较认同=4；一般=3；不太认同=2；极不认同=14.425-+同村人认为应该保护环境（SN1

28、）非常认同=5；比较认同=4；一般=3；不太认同=2；极不认同=13.107-+政府要求保护环境（SN2）非常认同=5；比较认同=4；一般=3；不太认同=2；极不认同=13.708-+农业面源污染防控自己做主（PBC1）非常认同=5；比较认同=4；一般=3；不太认同=2；极不认同=13.398-+有条件防控农业面源污染（PBC2）非常认同=5；比较认同=4；一般=3；不太认同=2；极不认同=13.876-+苏北（SUBE）若为苏北地区，取值为1；否则，取值为00.280？苏南（SUNA）若为苏南地区，取值为1；否则，取值为00.284？（4）其他解释变量。江苏省由南至北可以分为苏南、苏中与苏北

29、三个地区，这三个地区不仅在地理区位上存在差异，而且其经济条件、人文状况等也不一样。所以，本文设置苏北、苏南两个地区虚拟变量来表示各地区的特征，例如产业结构、产业发展水平、公共设施状况、当地亚文化等。这些变量可能会影响到各地区农户的农业面源污染防控支付决策，但往往又难以观测到。地区变量的影响受上述变量的综合作用，因此，它们对农户的农业面源污染防控支付决策究竟会产生何种影响是不确定的，需要在实证分析中进行检验。四、计量结果分析（一）安全农产品生产户的特征说明通过对321个安全农产品生产户入户调查数据统计分析，被调查者农户呈现以下特征（见表1）：1.安全农产品生产者年龄偏大。本次调查不是以户主为调查

30、对象选择标准，而是以实际的安全农产品生产者作为调查对象。本次调查所涉农户，年龄最小者为22岁，年龄最大者为77岁，其中，61%的被调查者年龄集中于5069岁，被调查者的平均年龄为53.45岁。年龄数据显示，江苏的安全农产品生产者以老年劳动力为主。其实这也反映了中国农村的现实状况，表明调查抽样是合理的。2.安全农产品生产者受教育程度偏低。本次调查的安全农产品生产者中，有57.4%的被调查者的受教育程度在小学及以下水平，高中及以上受教育程度的只占9.3%。尤其不容忽视的是，被调查者中文盲率高达22.4%，远高于江苏农村地区平均9.4%的文盲率 。由此不难发现，安全农产品生产者的整体文化素质偏低。3

31、.安全农产品生产者环境知识欠缺。农业面源污染造成农业水环境恶化，已成为全球共识。而本次调查中，在问到“您认为当前水质恶化与农业生产中投入的化肥农药等有关吗？”这一问题时，只有57.3%的被调查者认为与滥施化肥农药有关，而42.7%的被调查者认为当前农村地表水污染与农业生产没有关系。在问及“灌溉水质量改善对您有好处吗？”这一问题时，也有24%的被调查者认为对自己没有任何好处。可见，被调查者对环境质量提高的福利效应的认识水平有待进一步提高。4. 安全农产品生产者的农业面源污染防控态度积极。本文用两个问项来表征被调查者对农业面源污染防控行为所持的态度。在“农业面源污染防控对您而言是重要的”这一态度问项的调查中，有91.3%的被调查者认为“重要”，其中61.7%的被调查者认为“非常重要”；在“农业面源污染防控对您而言是值得的”这一态度问项的调查中，有88.8%的被调查者认为“值得”，其中55.8%的被调查者认为“非常值得”。（二）安全农产品生产户的面源污染防控支付意愿1.抗议支付者的分析与鉴别。在321份有效问卷中，有96个被调查者的意愿支付金额（WTPA）等于0，占被调